A Lightweight Federated Deep Learning Framework for Real-Time Intrusion Detection and Autonomous Mitigation in Software-Defined Wireless Networks
Este artículo propone un marco ligero y seguro para Redes Inalámbricas Definidas por Software que integra la autenticación de Conocimiento de Michaelis-Menten Cero, verificación de hash y un enfoque mejorado de Aprendizaje de Sincrotrón de Refuerzo Federado con Unidades Recurrentes de Regularización de Contraste Gaussiano Simétrico con Compuerta para lograr una precisión del 99.9833% en la detección de DDoS en tiempo real y la mitigación autónoma.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo
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